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CNCC专题论坛|大数据分析挖掘面临的挑战（大数据挖掘分析案例题及答案）
2023-11-21
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返回列表2016年10月20日下午，2016中国计算机大会（CNCC2016）“大数据分析挖掘面临的挑战”专题论坛在山西太原并州饭店并州厅B火爆举行。与会者参会热情高涨，报告厅内座无虚席。
本次论坛主席由山西大学计算机与信息技术学院院长李德玉教授担任。
大数据在现代信息社会中的数据资源主体地位已成为学术界、企业界以及政府的共识。随着行业应用大数据处理需求的急剧增长，大数据分析处理技术普遍应用并得到了进一步发展。本论坛邀请了国内知名专家学者，就大数据分析处理技术的一些最新研究成果进行了分享，并就大数据分析挖掘面临的挑战以及发展前沿与参会者进行了互动交流和探讨。
CCF理事、国家杰出青年基金获得者、中国科学技术大学教授陈恩红首先带来了题为《大数据时代下的认知与协作行为研究》的专题报告。陈恩红认为，社会主体海量行为数据记录的大数据特性与社会化特性的耦合为传统分析手段带来了挑战，因此，如何有效地结合相关领域知识，实现对社会主体的精准分析，已成为数据挖掘领域亟需解决的问题。报告从社会主体及其相互关联的立体化描述入手，从主体认知建模与群体协作分析两个层面，介绍了大数据分析与应用的相关研究成果。
IEEE会士、四川大学教授章毅作了题为《关于大数据分析的深度神经网络方法》的报告。深度神经网络已成为大数据分析的重要方法，在许多大数据处理上取得了成功的应用。报告简要介绍了大数据分析的深度神经网络方法，就一些潜在的问题提出了思考，并对未来的发展方向做出了展望。
CCF大数据专家委员会秘书长、国家杰出青年基金获得者、中国科学院计算技术研究所研究员程学旗分享了题为《数据科学与大数据智能》的前沿报告。报告面对数据科学与大数据工程的挑战，主要阐述了大数据分析智能的三个问题以及开放环境下的复杂问题求解，最后对“天玑”大数据引擎与应用进行了介绍。
国家优秀青年基金获得者、西安电子科技大学教授公茂果以《面向大数据的网络结构分析》为题作了报告。大数据面临的很多科学问题可以归结为网络科学问题，因此，网络结构分析可以为大数据挖掘提供理论基础。为了有效地解决网络结构分析中的非凸优化问题，近年来陆续提出了一些智能优化算法。报告对基于智能优化的网络结构分析进行了总结，并对未来的研究方向进行了展望。
国家优秀青年基金获得者、山西大学教授钱宇华分享了题为《大数据挖掘的几个挑战与思考》的前沿报告。从外在形态而言，大数据往往同时呈现出大规模性、多模态性与增长性等特征，使得传统的数据分析理论、方法与技术面临可计算性、有效性与时效性等严峻挑战。报告首先剖析了大数据挖掘面临的若干核心挑战，接着阐述了解决大数据挖掘的几个尝试，最后提出了若干值得研究的重要问题。
论坛过程中，听众积极提问，讲者对每个问题都进行了认真详实的回答，会场气氛被一次次推向高潮。活动结束后，许多参会者还意犹未尽。论坛取得圆满成功。
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